| Project/Area Number |
17K12765
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Intelligent robotics
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| Research Institution | 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群) |
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Principal Investigator |
Yamawaki Tasuku 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 講師 (20546171)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | ロボットハンド / 操り計画 / ゆらぎ / ノイズ / 学習 / マニピュレーション / 不確かさ / 知能ロボティックス |
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aims to engineeringly realize in-hand manipulation that manipulates an object by using the finger's degree of freedom. First, we constructed a master-slave system that allows humans to teach in-hand manipulation directly and confirmed that it is possible to generate angles and torque trajectories to realize in-hand manipulation without a model. Next, to improve control performance, we proposed a robust iterative learning method for stochastic uncertainty such as friction and experimentally confirmed its effectiveness.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来までイン・ハンド・マニピュレーションではモデルに基づいた操り戦略を構築することが一般的であった．一方，本研究では，操りを実現する軌道の生成と制御性能の向上がモデルを用いずに実現できることを示した．モデルが不要となったことで (１) モデル化誤差に対するロバスト性の向上，(２)対象物の変更に対し物理モデルの再構築が不要な点で操りの実現が容易の２つの工学的有用性が期待できる．
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